三すくみってなに？

「三すくみ（さんすくみ）」という言葉を聞いたことがありますか？ 辞書では、「カエルはヘビを怖がり、ヘビはナメクジを嫌い、ナメクジはカエルを避ける」ように、3つの存在が互いに勝ったり負けたりして、誰も優位に立てない関係のことを言います。

これは、まさに「じゃんけん」と同じ構造です。

  • グーはチョキに勝ち、
  • チョキはパーに勝ち、
  • パーはグーに勝つ。

誰かが必ず勝てるわけでも、絶対に負けるわけでもない「公平な関係」ですね。これが、じゃんけんが「運のゲーム」と言われる理由です。

でも実際は、本当にそんなに公平なのでしょうか？

人間は本当に「ランダム」に選べるの？

では、ちょっと実験してみましょう。 「0〜9の数字を適当に30個並べてみてください」と言われたとします。たとえば、

0478365839756638284764282187739

ぱっと見て「ランダム」に見えるかもしれませんが、よく見ると「28」や「38」のような似た並びが何度も登場しています。

実は人間が「適当にやろう」としても、無意識のうちに自分の“くせ”が出ることが多いのです。 これはじゃんけんでも同じです。

じゃんけんに勝てる人、負けやすい人がいる理由

もし、じゃんけんの手を本当にランダムに出しているなら、勝ち・負け・あいこの確率は理論的にはすべて3分の1ずつのはずです。

でも実際には、

  • 「なんとなくグーを出しがち」
  • 「チョキが多い気がする」
  • 「負けたらすぐ手を変えたくなる」

など、人それぞれに行動パターン＝くせがあります。

この「くせ」を読めたら？ そう、じゃんけんで勝ちやすくなるというわけです。

相手の「くせ」をどうやって分析するの？

では、どうすれば「くせ」を見抜くことができるのでしょうか？ たとえば、ある人が「グーの後にパーを出しやすい」という傾向があったとします。これを 確率 で表すとこうなります：

  • グーの後にパーを出す確率：70%
  • グーの後にチョキを出す確率：20%
  • グーの後にもう一度グーを出す確率：10%

このように「前に出した手」によって「次に出す手の傾向が変わる」状態を、数学では マルコフ連鎖（Markov Chain） と呼びます。

たとえばこんな表で表せます：

前の手＼次の手 グー チョキ パー
グー 0.1 0.2 0.7
チョキ 0.2 0.5 0.3
パー 0.1 0.5 0.4

このような表があれば、「前の手」から「次の手」がどうなるかの確率が分かります。 そしてこの情報をもとに、相手が何を出してきそうかを予測できます。

勝ちを「期待値」で考える

じゃんけんに勝つと +1点、負けると −1点、あいこなら 0点 だとします。

さきほどの例で、相手が「グーの後は70%の確率でパーを出す」と分かっていれば、自分はチョキを出すと負けやすい（−1点）、グーだとあいこが多くて（0点）、**パーなら勝ちやすい（+1点）**と考えられます。

これを数式で考えると：

パーを出したときの期待値 = 1×0.7 + 0×0.1 + (−1)×0.2 = 0.5

つまり、パーを出すのが一番「得」だとわかるわけです。

まとめ

  • じゃんけんは一見ランダムなゲームに見えますが、人間には「くせ」があるため、完全な運ではありません。
  • 「グーの後はパーを出しやすい」といった傾向を確率で表すことで、相手の行動を予測できるようになります。
  • これを数学的に扱う考え方が「マルコフ連鎖」です。
  • 期待値という考え方を使えば、「どの手を出すのが一番有利か」も計算できます。

このような考え方は、AIや機械学習にも応用されていて、実際にロボットやコンピュータが学習して強くなるしくみの基本になっています。